package hadoop.mapreduce.etl_count;

import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;

import java.io.IOException;

/**
 * 数据清洗和计数器
 */
public class LogMapper extends Mapper<LongWritable, Text,Text, NullWritable> {

    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        context.getCounter("map方法执行次数", "sum").increment(1);
        // 1 获取1行数据
        String line = value.toString();
        // 2 解析日志
        boolean result = parseLog(line,context);
        // 3 日志不合法退出
        if (!result) {
            return;
        }
        // 4 日志合法就直接写出
        context.write(value, NullWritable.get());
    }

    // 2 封装解析日志的方法
    private boolean parseLog(String line, Context context) {
        // 1 截取
        String[] fields = line.split(" ");
        // 2 日志长度大于11的为合法
        if (fields.length > 11) {
            // 系统计数器
            context.getCounter("ETL", "符合清洗条件的数据行数").increment(1);
            return true;
        }else {
            context.getCounter("ETL", "不符合清洗条件的数据行数").increment(1);
            return false;
        }
    }


}
